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Machine and Deep Learning Algorithms and Applications (Synthesis Lectures on Signal Processing)
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Machine Learning for Signal Processing : Data Science, Algorithms, and Computational Statistics
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Machine Learning for Signal Processing: Data Science, Algorithms, and Computational Statistics
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Machine Learning for Signal Processing: Data Science, Algorithms, and Computational Statistics
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Machine Learning for Signal Processing : Data Science, Algorithms, and Computational Statistics
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Machine Learning for Signal Processing: Data Science, Algorithms, and Computational Statistics
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Machine Learning for Signal Processing: Data Science, Algorithms, and Computational Statistics
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Machine Learning for Signal Processing: Data Science, Algorithms, and Computational Statistics
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Machine Learning for Signal Processing: Data Science, Algorithms, and Computational Statistics
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Internationale AusgabeMACHINE LEARNING FOR SIGNAL PROCESSING: DATA SCIENCE, ALGORITHMS, AND COMPUTATIONAL STATISTICS
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Machine Learning for Signal Processing: Data Science, Algorithms, and Computational Statistics
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Machine Learning for Signal Processing: Data Science, Algorithms, and Computational Statistics
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Machine Learning for Signal Processing : Data Science, Algorithms, and Computational Statistics
Sprache: Englisch
Verlag: Oxford University Press Mai 2024, 2024
ISBN 10: 0198896557 ISBN 13: 9780198896555
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Describes the fundamental mathematics and algorithms of machine learning (an example of artificial intelligence) and signal processing, two of the most important and exciting technologies in the modern information economy. Builds up concepts gradually so that the ideas and algorithms can be implemented in practical software applications.
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Machine Learning Algorithms : Adversarial Robustness in Signal Processing
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Machine Learning for Signal Processing: Data Science, Algorithms, and Computational Statistics
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Bayesian Tensor Decomposition for Signal Processing and Machine Learning: Modeling, Tuning-Free Algorithms, and Applications
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Machine Learning Algorithms for Signal and Image Processing
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Machine Learning for Signal Processing: Data Science, Algorithms, and Computational Statistics
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Signal Classification | Comparison of Different Feature Extraction and Machine Learning Algorithms for EMG Signal Classification
Sprache: Englisch
Verlag: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2019
ISBN 10: 6200498903 ISBN 13: 9786200498908
Taschenbuch. Zustand: Neu. Signal Classification | Comparison of Different Feature Extraction and Machine Learning Algorithms for EMG Signal Classification | Emine Yaman | Taschenbuch | 168 S. | Englisch | 2019 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786200498908 | Verantwortliche Person für die EU: BoD - Books on Demand, In de Tarpen 42, 22848 Norderstedt, info[at]bod[dot]de | Anbieter: preigu.
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Machine Learning Algorithms for Signal and Image Processing
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Bayesian Tensor Decomposition for Signal Processing and Machine Learning: Modeling, Tuning-Free Algorithms, and Applications
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In den WarenkorbZustand: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book demonstrates the optimal adversarial attacks against several important signal processing algorithms. Through presenting the optimal attacks in wireless sensor networks, array signal processing, principal component analysis, etc, the authors reveal the robustness of the signal processing algorithms against adversarial attacks. Since data quality is crucial in signal processing, the adversary that can poison the data will be a significant threat to signal processing. Therefore, it is necessary and urgent to investigate the behavior of machine learning algorithms in signal processing under adversarial attacks. The authors in this book mainly examine the adversarial robustness of three commonly used machine learning algorithms in signal processing respectively: linear regression, LASSO-based feature selection, and principal component analysis (PCA). As to linear regression, the authors derive the optimal poisoning data sample and the optimal feature modifications, and also demonstrate the effectiveness of the attack against a wireless distributed learning system. The authors further extend the linear regression to LASSO-based feature selection and study the best strategy to mislead the learning system to select the wrong features. The authors find the optimal attack strategy by solving a bi-level optimization problem and also illustrate how this attack influences array signal processing and weather data analysis. In the end, the authors consider the adversarial robustness of the subspace learning problem. The authors examine the optimal modification strategy under the energy constraints to delude the PCA-based subspace learning algorithm. This book targets researchers working in machine learning, electronic information, and information theory as well as advanced-level students studying these subjects. R&D engineers who are working in machine learning, adversarial machine learning, robust machine learning, and technical consultants working on the security and robustness of machine learning are likely to purchase this book as a reference guide.
